Вопрос или проблема
В настоящее время я работаю над проектом по обнаружению объектов, в котором я пытаюсь обнаружить очень маленькие объекты 50×50 в 2k изображении.
EfficientDet дает очень низкий результат, если я просто использую сырые аннотации и начинаю обучение.
Поэтому мой вопрос: существуют ли какие-либо техники предварительной обработки, кроме аугментации, которые могли бы помочь улучшить модель?
Я сам сталкиваюсь с похожей проблемой.
Не могли бы вы предоставить детали о:
- Какую версию EfficientDet вы используете
- Какую предварительную обработку вы в настоящее время используете для изображений
Одно из решений – разбить изображения на более мелкие. На конференции Nvidia GTC в этом году ConservationAI проводила доклад, в котором упоминалось, что они разбивали 8k изображения до желаемого разрешения. Доклад можно найти на сайте GTC. Соответствующая часть находится примерно на 30:42
Ответ или решение
Обнаружение мелких объектов в рамках проектов по распознаванию изображений представляет собой сложную задачу, особенно когда речь идет о таких мелких объектах, как 50×50 пикселей на изображении разрешением 2K. В вашей ситуации, несмотря на использование EfficientDet, результаты оказались неудовлетворительными. Для улучшения производительности модели помимо аугментации можно использовать несколько других препроцессинговых техник. Я подробно расскажу о возможных подходах.
### Фокус на аннотациях и их качестве
Во-первых, необходимо убедиться, что аннотации объектов выполнены правильно. Неправильные или неполные аннотации могут значительно ухудшить производительность модели. Важно выполнять проверку аннотаций с учетом точности и полноты, уделяя особое внимание мелким объектам.
### Деление изображений на подизображения
Как вы уже упомянули, одной из распространенных техник является разделение изображений на более мелкие подизображения. Это позволит модели фокусироваться на мелких объектах и увеличит их относительное влияние на обучение. Направление анализа 8K изображений на конвенции Nvidia может быть полезным, так как разделение изображения на подизображения существенно увеличивает разрешение области, содержащей малый объект.
### Увеличение разрешения изображений (Super Resolution)
Дополнительным методом, который можно рассмотреть, является применение алгоритмов суперразрешения для увеличения разрешения входных изображений. Это позволит выделить мелкие объекты и улучшить их распознаваемость.
### Изменение масштаба и обрезка
Если объекты имеют значительное преобладание в одной области изображения, можно использовать технику “обрезки”: вырезать области с объектами и масштабировать их. Это также поможет сохранить больше контекста вокруг объекта, что может улучшить восприятие.
### Применение фильтров и повышения контраста
Использование фильтров (например, фильтров Гаусса) для сглаживания изображений может снизить шум, а техники улучшения контраста помогут выделить мелкие объекты. Попробуйте использовать гистограмму вравнивания для улучшения видимости небольших объектов на изображении.
### Основные моменты по версии EfficientDet
Что касается версии EfficientDet, советую использовать последнюю, так как она будет включать исправления и улучшения. Важным также является использование правильных настройок гиперпараметров и соответствующих предобученных весов для улучшения качества распознавания.
### Заключение
Внедряя эти препроцессинг техники, вы значительно повысите вероятность успешного обнаружения мелких объектов. Понимание этих методов поможет вам улучшить вашу модель без необходимости полагаться лишь на аугментацию данных. Не забывайте проводить тестирование и визуализацию результатов, чтобы отслеживать улучшения и выбирать наиболее эффективные методы для вашей конкретной задачи.